本文在 3 月 29 日首发于我的“职场圈”知识星球：本文是 ChatGPT 微信机器人的第三篇付费文章。之前的两篇付费文章为：手把手带你搭建 ChatGPT 微信机器人！把 ChatGPT 微信机器人一键部署到免费服务器！后续的付费文章包括但不限于：ChatGPT 微信机器人背后的原理解析（二）：微信机器人框架 Wechaty以及更多 ChatGPT 的资讯和交流你可以选择在微信公众 继续阅读

目录 1. 引言1.1 技术的进步与自然语言处理1.2 ChatGPT的崭新概念 2. ChatGPT: 一览众山小2.1 GPT-3.5架构简介2.2 ChatGPT的学习与训练2.3 文本生成的工作原理 3. 市场上类似产品调研3.1 对话式人工智能产品分类3.2 文心一言3.3 讯飞星火 4. 应用前景与局限性展望4.1 ChatGPT的未来应用场景4.2 技术与伦理挑战4.3 隐私与安全问题的考量 1. 引言 1.1 技术的进步与自然语言处理 Chat 继续阅读

一、背景 这里我就直接贴上跟ChatGPT的对话作为背景输入，说真的，它的回答比我写的还要专业，具体见如下截图：二、原理 从官网介绍可以看到，ChatGPT与InstructGPT是同源的模型。那么接下来我们来看下什么是InstructGPT。从字面上来看，顾名思义，它就是指令式的GPT，“wh 继续阅读

前言 ChatGPT基本信息&原理 ChatGPT基本信息 研发公司：OpenAI 创立年份：2015年 创立人：马斯克、Sam Altman及其他投资者 目标：造福全人类的AI技术 GPT(Generative Pre-trained Transformer):生成式预训练语言模型 GPT作用：问答，生成文章等 模型发展史 参数量(单位：亿) 预训练数据量( 继续阅读

我们都知道ChatGPT可以生成文本，但如果让他生成图片就会显示如下的声明： ChatGPT3月16日的回答1但通过这个教程，你却可以在ChatGPT内实现这样的效果，让ChatGPT直接生成对应的图片：ChatGPT按照指令生成对应的图片这个功能解锁了ChatGPT更多好玩的玩法，比如让ChatGPT帮你生成网页插图，甚至让ChatGPT生成带每页配图的PPT，生产力瞬间又提升了有没有！这篇教程包括以下内容让ChatGPT生成图片的指令模板ChatGPT生成图片的原理解析使用注意事 继续阅读

文章目录Transformer模型结构构成组件整体流程GPT预训练微调模型GPT2GPT3局限性GPT4相关论文 Transformer Transformer，这是一种仅依赖于注意力机制而不使用循环或卷积的简单模型，它简单而有效，并且在性能方面表现出色。 在时序模型中，2017年最常用的模型是循环神经网络(RNN)，RNN是一种序列模型，通过将之前的信息存储在隐藏状态中，使得它能够有效 继续阅读

ChatGPT工作原理 ​ ChatGPT是OpenAI的最新语言模型，比其前身GPT-3有了重大改进。与许多大型语言模型类似，ChatGPT能够以各种风格和不同目的生成文本，但具有更高的精度、细节和连贯性。它代表了OpenAI大型语言模型系列的下一代，它的设计重点是交互式对话。 创建者使用监督学习和强化学习的组合来微调ChatGPT，但强化学习组件特别地使ChatGPT独特。创造者使用了一种名为“从人类反馈中强化学习 继续阅读

1、字符设备驱动内部实现原理解析 原理：用户层调用 open() 函数打开设备文件，用ls-i查看inode号并找到与之对应的struct inode 结构体。在struct inode 结构体中，可以找到与文件关联的 struct cdev 设备驱动结构体。设备驱动结构体中包含了文件操作方法结构体的指针。根据文件打开的模式，比如读取模式、写入模式等，内核会回调操作方法结构体中相应的函数，例如 open() 继续阅读

ChatGPT是什么ChatGPT是一种基于AI的聊天机器人，它可以像人类一样与用户进行交流，帮助用户解决问题，或者与用户交谈、讨论。ChatGPT利用自然语言处理（NLP）技术，使用语义理解和自然语言生成来管理数据，以便与用户进行有意义的对话。ChatGPT原理是什么ChatGPT是一种基于GPT-3（Generative Pre-trained Transformer-3&#xff 继续阅读

😱作者：Phi_Man模拟集成电路设计EDA (Part1 20230219)本文摘录作者与ChatGPT部分对话，对话目的主要是通过ChatGPT了解电路仿真器执行各项仿真任务的原理。本文ChatGPT回答均未进行校对与更改，请谨慎参考。Human:模拟集成电路设计EDA有哪些Assistant:模拟集成电路设计 (Analog Integrated Circuit Design) 是一种基于模拟信号的电路设计，通常涉及到 继续阅读

目录 1. 神经网络的基本组成部分2. 神经元和激活函数3. 前向传播4. 反向传播5. 神经网络的层次结构6. 神经网络的应用7. 使用Python和TensorFlow库实现简单神经网络 神经网络（Neural Networks）是一种受到生物神经系统启发的人工智能模型，它在计算机科学和机器学习领域发挥着重要的作用。本文将深入解析神经网络的原理和工作原理，包括神经元、前向传播、反向传播以及网络层次结构的构建。 1. 继续阅读

ChatGPT实现的技术原理 作为一种大型语言模型，ChatGPT的技术原理主要基于人工神经网络和自然语言处理技术。 ChatGPT使用了前馈神经网络（feedforward neural network）和递归神经网络（recurrent neural network）的结合来构建深度神经网络模型。这个模型包括多个隐藏层，每个隐藏层都包含多个神经元。 ChatGPT的训练数据主要来自于海量的互联网文本&# 继续阅读